pca降维

机器学习公开课笔记(8)：k-means聚类和PCA降维

K-Means算法非监督式学习对一组无标签的数据试图发现其内在的结构，主要用途包括：市场划分（MarketSegmentation）社交网络分析（SocialNetworkAnalysis）管理计算机集群（OrganizeComputerClusters）天文学数据分析（AstronomicalDataAnalysis）K-Means算法属于非监督式学习的一种，算法的输入是：训练数据集$\{x^{
python27·2016-01-20 21:00

MATLAB 可以做什么有趣的事

图像处理（人脸识别）从test文件夹任选一张人脸分类器会自动从train文件夹里面搜索出最接近的人像使用PCA降维和最小距离分类器，分类效果还不错算法比较简单，有线性代数知识就能理解，这里不多介绍（如果有一定
子辰曦·2015-12-24 21:54

MATLAB 可以做什么有趣的事

图像处理（人脸识别）从test文件夹任选一张人脸分类器会自动从train文件夹里面搜索出最接近的人像使用PCA降维和最小距离分类器，分类效果还不错算法比较简单，有线性代数知识就能理解，这里不多介绍（如果有一定
u012675539·2015-12-24 21:00

SVD 与 PCA 的直观解释 && 径向基(Radial basis function)神经网络、核函数的一些理解

在考虑SVD用途时又牵扯到PCA降维，而PCA降维里又扯到特征值和特征向量。于是，索性全记下来，供诸位探讨学习。
zouxy09·2015-11-13 18:00

主成分分析

90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90 相关blog： http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102e8dm.html  涉及pca
·2015-11-12 15:29

Opencv+C++之人脸识别二

除了PCA外，LDA也是一种比较简单实用的降维方法，大家可以对比两种降维方法；基于PCA降维后的数据，我们接着要做的是用训练数据将测试数据表示出来 接着通过以下的误差判别式来找到M
·2015-11-12 15:24

降噪自动编码器（Denoising Autoencoder)

为了解决高维度的问题，出现的线性学习的PCA降维方法，PCA的数学理论确实无懈可击，但是却只对线性数据效果比较好。 于是，寻求简单的、自动的、智能的特征提取方法仍然
·2015-11-11 04:43

降噪自动编码器（Denoising Autoencoder)

为了解决高维度的问题，出现的线性学习的PCA降维方法，PCA的数学理论确实无懈可击，但是却只对线性数据效
·2015-11-11 00:30

数据预处理——白化处理

用白化PCA降维，既能提取数据的主要成分，又可以限制子空间的数量，还可以加快算法的收敛速度。
zb1165048017·2015-11-08 20:00

深度学习入门教程UFLDL学习实验笔记三：主成分分析PCA与白化whitening

主成分分析与白化是在做深度学习训练时最常见的两种预处理的方法，主成分分析是一种我们用的很多的降维的一种手段，通过PCA降维，我们能够有效的降低数据的维度，加快运算速度。
·2015-11-05 08:50

PCA

主成分分析PCA降维的必要性1.多重共线性--预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。2.高维空间本身具有稀疏性。
Allyli0022·2015-10-28 14:00

Matlab PCA 算法

%第一步：输入样本矩阵%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% data=rand(10,8)+randn(10,8)+ones(10,8); %现对其进行pca
·2015-10-23 08:15

PCA降维简介

PCA全称为principalcomponentanalysis，即主成成分分析，用于降维。对数据进行降维有很多原因。比如：      1：使得数据更易显示，更易懂      2：降低很多算法的计算开销      3：去除噪声一：基本数学概念1：方差均值太简单了，不说了。方差是各个数据分别与其和的平均数之差的平方的和的平均数，用字母D表示。计算公式如下： （少了个平方） 其中x-为均值，也可以表示
qq_18343569·2015-10-09 13:00

主成分分析PCA

华夏35度DataMining主成分分析PCA降维的必要性1.多重共线性--预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。2.高维空间本身具有稀疏性。
zkl99999·2015-10-07 22:00

Python实现PCA降维算法计算过程

PCA算法的步骤①样本矩阵X的构成  假设待观察变量有M个属性，相当于一个数据在M维各维度上的坐标，我们的目标是在保证比较数据之间相似性不失真的前提下，将描述数据的维度尽量减小至L维（L
东方神剑·2015-10-06 00:00

Python 之 sklearn 实现 PCA 降维

ExplainedVariance 累计贡献率又名累计方差贡献率不要简单理解为解释方差，它是PCA降维维度的重要指标，一般选取累计贡献率在90%左右的维度作为PCA降维的参考维度。
u013630349·2015-08-11 17:00

MATLAB下使用libsvm （三）

原因就是之后要进行PCA降维，这个过程之前如果不将数据中心化，那么之后测试数据集映射出来的点就不对啦~具体看图啦~至于是否要归一化，这个并不是必要的步骤，所以看心情咯2、PCA降维，这个最好是以矩阵短的那一边进行
Sun7_She·2015-07-31 11:00

PCA(principal component analysis)主成分分析法

《Aggregatinglocaldescriptorsintoacompactimagerepresentation》论文笔记在论文中，提取到VLAD特征后，要对特征向量进行PCA降维，就是用一个大小为
happyer88·2015-07-25 22:00

ADC方法(asymmetric distance computation)

《Aggregatinglocaldescriptorsintoacompactimagerepresentation》论文笔记提取到VLAD特征后，要先用PCA降维，然后再用ADC方法对每一幅图像建立索引
happyer88·2015-07-25 11:00

[综] PCA降维

http://blog.json.tw/using-matlab-implementing-pca-dimension-reduction   設有m筆資料, 每筆資料皆為n維, 如此可將他們視為一個mxn matrix。若資料的維度太大時, 可能不利於分析, 例如這m筆資料用作機器學習。 PCA的想法是算出這mxn matrix的斜方差矩陣, 此矩陣大小為nxn, 計算此矩陣n個
·2015-06-25 21:00

UFLDL教程笔记及练习答案二（预处理：主成分分析和白化）

PCA降维的目的就是为了使将数据样本由原来的n维降低到k维(k＜n)。
Lu597203933·2015-06-09 10:00

UFLDL教程笔记及练习答案二（预处理：主成分分析和白化）

PCA降维的目的就是为了使将数据样本由原来的n维降低到k维(k＜n)。
Lu597203933·2015-06-09 10:00

PCA降维算法总结以及matlab实现PCA(个人的一点理解)

http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/8234766PCA的一些基本资料最近因为最人脸表情识别，提取的gabor特征太多了，所以需要用PCA进行对提取的特征进行降维。本来最早的时候我没有打算对提取的gabor特征进行降维，但是如果一个图像时64*64,那么使用五个尺度八个方向的gabor滤波器进行滤波，这样提取的特征足足有64*64*5*8
ZhikangFu·2015-06-03 11:00

ITQ迭代量化方法解析

2.1 PCA降维 　　先对原始空间的数据集 X∈Rn×d 用PCA进行降维处理，设经过PCA降维后的数据集为 V∈Rn×c ，该问题就可以转化为将该数据集中的数据点映射
·2015-05-27 09:00

opencv中PCA降维

PCA--主成分分析，主要用在降维上。具体原理讲解的很多，在这里就不多说了。具体可见：http://blog.csdn.net/xiaojidan2011/article/details/11595869PCA主要计算步骤如下：1、事先把每个样本归一化，把原始数据中每个样本用一个向量表示，然后把所有样本组合起来构成一个矩阵。2、求该矩阵的协防差矩阵3、求步骤2中得到的协方差矩阵的特征值和特征向量。
luoqiuwang·2015-03-09 13:44

opencv中PCA降维

PCA--主成分分析，主要用在降维上。具体原理讲解的很多，在这里就不多说了。具体可见：http://blog.csdn.net/xiaojidan2011/article/details/11595869PCA主要计算步骤如下：1、事先把每个样本归一化，把原始数据中每个样本用一个向量表示，然后把所有样本组合起来构成一个矩阵。2、求该矩阵的协防差矩阵3、求步骤2中得到的协方差矩阵的特征值和特征向量。
luoqiuwang·2015-03-09 13:44

opencv中PCA降维

PCA--主成分分析，主要用在降维上。具体原理讲解的很多，在这里就不多说了。具体可见：http://blog.csdn.net/xiaojidan2011/article/details/11595869PCA主要计算步骤如下：1、事先把每个样本归一化，把原始数据中每个样本用一个向量表示，然后把所有样本组合起来构成一个矩阵。2、求该矩阵的协防差矩阵3、求步骤2中得到的协方差矩阵的特征值和特征向量。
luoqiuwang·2015-03-09 13:44

图像白化处理，协方差求解，PCA白化

在OpenCV中，cvCalcPCA函数可以直接调用进行PCA降维。以前在人脸识别的程序中，我曾经调用过这个函数，这次再次使用，但是却出错了。
lien0906·2015-01-08 22:00

UFLDL——Exercise: PCA in 2D 主成分分析

1.实验描述：实验在二维数据上进行PCA降维，PCA白化处理，以及ZCA白化处理，原理可以参考之间的博客，下面直接贴代码。 
Daniel_djf·2014-12-25 16:00

PCA降维简介

PCA全称为principalcomponentanalysis，即主成成分分析，用于降维。对数据进行降维有很多原因。比如：1：使得数据更易显示，更易懂2：降低很多算法的计算开销3：去除噪声一：基本数学概念1：方差均值太简单了，不说了。方差是各个数据分别与其和的平均数之差的平方的和的平均数，用字母D表示。计算公式如下：（少了个平方）其中x-为均值，也可以表示为EX，则方差计算又可写成：2:协方差及
小村长·2014-11-27 13:39

[置顶] PCA降维简介

PCA全称为principalcomponentanalysis，即主成成分分析，用于降维。对数据进行降维有很多原因。比如：      1：使得数据更易显示，更易懂      2：降低很多算法的计算开销      3：去除噪声一：基本数学概念1：方差均值太简单了，不说了。方差是各个数据分别与其和的平均数之差的平方的和的平均数，用字母D表示。计算公式如下： （少了个平方） 其中x-为均值，也可以表示
Lu597203933·2014-11-27 13:00

[置顶] PCA降维简介

PCA全称为principalcomponentanalysis，即主成成分分析，用于降维。对数据进行降维有很多原因。比如：      1：使得数据更易显示，更易懂      2：降低很多算法的计算开销      3：去除噪声一：基本数学概念1：方差均值太简单了，不说了。方差是各个数据分别与其和的平均数之差的平方的和的平均数，用字母D表示。计算公式如下： （少了个平方） 其中x-为均值，也可以表示
Lu597203933·2014-11-27 13:00

PCA降维算法总结以及matlab实现PCA(个人的一点理解)

转载请声明出处。bywatkinssongPCA的一些基本资料最近因为最人脸表情识别，提取的gabor特征太多了，所以需要用PCA进行对提取的特征进行降维。本来最早的时候我没有打算对提取的gabor特征进行降维，但是如果一个图像时64*64,那么使用五个尺度八个方向的gabor滤波器进行滤波，这样提取的特征足足有64*64*5*8这么多，如果图像稍微大一点，比如128*128的图像，那么直接提
u010545732·2014-10-27 11:00

（论文阅读）Human Age Estimation Using Bioinspired Features (CVPR 09)

把HMAX模型运用到年龄估计，为了更适用于年龄估计，作者采用C1特征+pca降维+linearSVM（(SVR)）模式，并提前了一种叫做STD的非线性操作来来代替最大化操作。
kaka_36·2014-08-17 23:00

Multi-Scale Orderless Pooling of Deep Convolutional Activation Features

因此本文针对这个问题并且在不降低CNN本身的能力的的前提下，提出了multi-scaleorderlesspooling(MOP-CNN)：即对图像提取多尺度（三个levels）无序的CNN，然后经过PCA
woyaopojie1990·2014-08-14 17:00

PCA的应用示例

首先看一下数据集，我们有12张人脸图像，用10张人脸训练PCA降维矩阵，剩下的两张可以用作测试。          需要特别注意：只能使用训练集样本进行所有的P
weixingstudio·2014-08-13 19:00

LDA生成式模型

5033f3b40101flbj.htmlLSI-LatentSemanticIndexing针对缺点1，LSI（1990）将矩阵X进行奇异值分解，然后只取一部分作为其特征，此过程其实就相当于对X进行pca
wishchin·2014-08-10 14:00

SVD 与 PCA 的直观解释(1): 线性变换

在考虑SVD用途时又牵扯到PCA降维，而PCA降维里又扯到特征值和特征向量。于是，索性全记下来，供诸位探讨学习。
heyijia0327·2014-05-24 00:00

[转]浅谈PCA的适用范围

在此基础上再来理解PCA降维：样本协方
·2014-04-20 20:00

基于PCA和SVM的人脸识别

程序的流程主要分为三部分，数据的预处理(PCA降维和规格化)，数据的训练阶段，数据的识别阶段数据的预处理的流程图如下：数据的训练流程图如下：识别流程：下面贴上一些matlab的实现代码：数据预处理主要是两个函数
Jeffrey_Cui·2014-04-11 18:42

基于PCA和SVM的人脸识别

程序的流程主要分为三部分，数据的预处理(PCA降维和规格化)，数据的训练阶段，数据的识别阶段数据的预处理的流程图如下：数据的训练流程图如下：识别流程：下面贴上一些matlab的实现代码：数据预处理主要是两个函数
cui134·2014-04-11 18:00

Karhunen-Loeve Transform (KLT) 原理及PCA应用

Karhunen-LoeveTransform（KLT）是一种数据变换与分析方式，常用于数据压缩和PCA降维。1.KLT是什么变换，KLT的目的是什么？
tiandijun·2014-03-08 20:00

AAM Alignment 算法扩展

    AAMAlignment算法是从Lucas-Kanade方法派生出来的，该方法在光流计算和AAM模型中都大获成功，不同的是由于AAM模型中存在PCA降维、形变Warp操作和纹理匹配，使得该方法有了多种多样的变形和匹配算法
kklots·2014-01-13 15:00

Matlab PCA 算法

函数的步骤%第一步：输入样本矩阵%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% data=rand(10,8)+randn(10,8)+ones(10,8); %现对其进行pca
lqhbupt·2014-01-06 00:00

opencv学习-pca人脸识别

除了PCA外，LDA也是一种比较简单实用的降维方法，大家可以对比两种降维方法；基于PCA降维后的数据，我们接着要做的是用训练数据将测试数据表示出来接着通过以下的误差判别式来找到
siliang13·2013-11-17 20:00

PCA中关于协方差矩阵的问题

这段时间因需要用新特征做变换，而不是直接使用原始数据，且原始数据维度太高，故想到PCA降维后再进行操作，这个过程中遇到了一些问题，特此记录，方便自己也方便大家参考。
sunuechao·2013-10-15 12:00

PCA降维算法总结以及matlab实现PCA(个人的一点理解)

转自: http://blog.csdn.net/weixingstudio/article/details/8234766目录(?)[+]转载请声明出处。bywatkinssongPCA的一些基本资料最近因为最人脸表情识别，提取的gabor特征太多了，所以需要用PCA进行对提取的特征进行降维。本来最早的时候我没有打算对提取的gabor特征进行降维，但是如果一个图像时64*64,那么使用五个尺度八
lijiatong1005·2013-07-18 09:00

PCA降维算法总结以及matlab实现PCA

转载来自：http://blog.csdn.net/weixingstudio/article/details/8234766转载请声明出处。bywatkinssongPCA的一些基本资料最近因为最人脸表情识别，提取的gabor特征太多了，所以需要用PCA进行对提取的特征进行降维。本来最早的时候我没有打算对提取的gabor特征进行降维，但是如果一个图像时64*64,那么使用五个尺度八个方向的gab
left_la·2013-04-16 17:00

整理一些网络上的PCA算法，供大家参考

最近一段时间在做pca降维，就把网络上的资源看了不少，这里做个总结。
weixingstudio·2012-11-30 14:00

PCA降维算法总结以及matlab实现PCA(个人的一点理解)

转载请声明出处。bywatkinssong鉴于本文比较混乱，所以写了一个新的PCA的详细介绍，请参见： http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/38536463 两篇文章各有侧重，对照看效果更加o(∩∩)o..PCA的一些基本资料最近因为最人脸表情识别，提取的gabor特征太多了，所以需要用PCA进行对提取的特征进行降维。本来最早的时候我没有
weixingstudio·2012-11-28 16:00
上一页 9 10 11 12 13 14 15 16 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他